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基于BP神经网络算法的最优虚拟谐波电阻控制方法
交易价格:面谈
所属类型
发明专利
所属行业
H02-电力发电、变电、配电
所属国家
所属地域
PCT项
交易方式
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  • PCT项
CN2020102801866
2020-04-10
发明专利
基于BP神经网络算法的最优虚拟谐波电阻控制方法
华南理工大学
已授权

本发明涉及有源滤波器APF的控制领域,为基于BP神经网络算法的最优虚拟谐波电阻控制方法,包括以下步骤:S1、设计基于最优虚拟谐波电阻的BP神经网络,最优虚拟谐波电阻使有源滤波器APF吸收的谐波功率最大;S2、将设计好的BP神经网络,加入有源滤波器APF,以控制有源滤波器APF运行在最优虚拟谐波电阻值处。本发明通过采集不同虚拟谐波电阻时PCC点的电压和电流,得到训练数据,基于BP神经网络算法,不断更新APF运行时的开关管PWM波形,当BP神经网络输出与上一次相比满足误差要求时,APF运行在最优虚拟谐波电阻值处,从而使得APF从电网最大程度地吸收谐波功率。

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